人工智能在金融领域的运用，正面临着怎样的问题？

伴随着对于人工智能技术的不断深入了解，人们对其不再呈现出最初那般狂热的态度，逐渐趋于理性。没有了噱头作为吸引力，能被市场留下来的，必定是经过了人们认可的存在。这一现象在金融领域同样存在，缺乏真正竞争力的公司很快便被市场淘汰下来。下面就让我们来真正了解，人工智能在当前阶段的应用，究竟面临怎样的问题。

首先是缺乏跨学科人才。由于我国在人工智能领域起步的时间较短，本身并未形成较为完善的人才培养架构。具体落实到细分行业上时，更加缺乏对两个领域均有理解的人才。这需要高校与企业调整人才培养计划，倾斜资源来培育复合型人才。加强企业之间合作交流，优先为整个行业树立起培养标准。

其次，不少金融企业缺乏对于金融场景的理解能力。金融行业本身是个对外界信息极为敏感的行业，并且业务范围广泛，业务内容复杂。不论是相关机构的政策调整，还是社会热点所产生的市场信号，都会在短时间内带来行业内部的洗牌。这要求企业对于所处赛道有更加深刻的认知与理解，让业务发展符合监督要求，让业务内容能够符合客户需求。

最后是缺乏经验积累。人工智能+金融目前仍旧处于起步阶段，不论是模型开发，还是新的业务模式探索，都仍旧在摸索的过程中。并且，人工智能的开发本身十分依赖于数据训练，对于一般金融企业来说，难以获取优质的数据资源，是制约模型开发的主要原因。一方面，这需要企业自身加强对相关数据的积累，保持对其进行持续的跟踪与训练；另一方面，也需要加强企业之间的交流合作，让优质资源能够服务于整个行业的进步。

随着人工智能技术一点点渗透入行业内部，金融行业必定会在未来一段时间内迎来新变革。不断加强自身的竞争力，才能在这场浪潮中生存下来。